2009年5月25日

ETF相關網站

Daily Pricing:按照大類來瀏覽,其中的CEF指的是Close-end ETFs/Fund (封閉型基金),ETF則是Exchange Traded Fund (交易所基金),不過都可以在交易所跟股票一樣買賣,唯一的差別是CEF有固定的單位數,當達到預計的發行規模後,發行公司不再發行新的單位,也因此熱門的CEF很容易有溢價,因為大家搶著要,而冷門的CEF則會有折價,因為賣出不容易。Equity是股票型基金,Fixed Income是固定收益型(債券型)基金,Tax Exempt則是免稅基金,Taxable則是需要課稅的基金,Global是全球型基金,National是國家型基金,而State則是美國不同的洲,例如紐約州發行的債券基金。

Find A Fund:可以按照代號(Ticker)或是CUSIP(證券統一識別程序委員會)號碼搜尋,或是各種符合你需求的方式,甚至以發行公司(Sponsor)也可以。還有一些字彙,知道了大概就會用了:Auction Rate Preferred Stock拍賣利率優先股(ARPS)、Leverage槓桿操作、Premium溢價、Discount折價。

Fund Sponsors:按照發行公司來找基金,這是我比較常用的功能,因為每一家發行公司都有其獨特的理念,因此發行的ETFs也會用類似的方式來運作,所以可先找到志同道合的發行公司後,再從該公司去找你要投資的領域。

Fund Sorter:按照折價、溢價等來對ETFs作排序,然後再去找ETFs。

Tools:Interactive Charting Tool可以對選擇的ETFs繪製走勢圖或是作一些簡單的技術分析,這功能也還挺常用的。Funds Sorter前面有說了,Protfolio Tracker是連結到MarketWatch,而Current Market Summary則是重要指數的摘要,這些資訊到處都有。

Industry Links:一些重要連結。

Education Center:基金的簡介、常見問答、字彙解釋以及其他資源。

不過基本這這個網站我個人最常用的方式還是直接在首頁的搜尋框裡面打入代號,例如SPY,來找自己要研究的ETF資訊,像是看看過去淨值和市價的走勢以及折價溢價的情況,歷史配息、過去的績效、持股的類股和工業類型以及投資的國家比例等。

Performance:從績效來排序ETFs
Relative Strength Factor:從相對強弱因子來排序ETFs
Screener:自己設定各種條件來篩選ETFs

因為個人並不會這樣挑選ETFs,也不鼓勵這樣挑選ETFs,所以我也就不多作介紹了,如果有疑問再問我,我懂就盡量幫忙。

左邊則是按照各種規則來區分ETFs,例如近期表現最強和最弱,而不同的Style有這五種:根據晨星九宮格分類所發行的ETFs、S&P/Barra價值/成長指數型基金、Russell指數型基金、道瓊型指數基金、先鋒被動管理基金。或是根據不同的市場來區分。

同理,我也是直接在首頁的搜尋框裡面打入代號,例如SPY,來找自己要研究的ETF資訊,像是看看過去的走勢、績效,並且可以和其他ETFs作比較,以及下面有表格顯示整個ETFs資料庫裡面和這個ETF最相關和最負相關的是哪一些ETFs,這也有助於發覺和瞭解有哪些以往沒留意到的ETFs。


4. ETF首頁-FundDJ基智網:由於是中文的網站,就不多作介紹了,不過說實在的,基智網做得很不錯!這是首頁的截圖:

在搜尋頁面可以用發行公司來找ETFs,例如這是用Vanguard來看這家公司發行了哪些ETFs:

這個表格可以點選最上面的欄位就可以依照你所希望的方式進行排序,例如用成交量。然後選擇了其中一個基金VTI,這就是這個ETFs的淨值表:

ETF的基本資料:

行情報價:

技術分析:

績效表現:

持股狀況:這裡特別重要,總不能買了ETF卻不知道所買得ETF持股是什麼吧?

最後是配息狀況:

當然還有很多工具、分析、排行等,反正是中文的,大家有空好好玩吧!其實這些對我來說其實用處都不大就是了,網路上的選股工具相當多,而ETFs的Screener也用類似的方式做了出來,重點是這些篩選工具並不保證賺錢,而個人覺得如果真的認同「過去績效不代表未來績效之表現」這句話,那麼這些篩選工具大概就真的玩玩就好了。不過其實還是有幾個東西應該仔細去篩選的:
1. 費用:購買ETFs的費用率越低越好
2. 發行公司:好公司不太會發行爛基金,爛公司很難找到好基金
3. 折溢價:雖然如果有好價位,這不一定重要,但是如果可以以低於淨值的價位買到ETFs的單位,持有成本也就下降了。
4. 規模:規模太小的ETFs費用很難壓低,而且買賣可能會有困難。
5. 指數連動:大多數ETFs追蹤某個指數,然而追蹤的連動性到底怎樣,其實這方面的資訊很少,但卻是很重要的。

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